سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی در عمل: پروژه‌های کاربردی NLP

کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی در عمل: پروژه‌های کاربردی NLP

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی بازگشتی در عمل: پروژه‌های کاربردی NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 2. مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 3. معماری شبکه‌های LSTM
  • 4. معماری شبکه‌های GRU
  • 5. تفاوت‌های LSTM و GRU
  • 6. پیاده‌سازی RNN با TensorFlow
  • 7. پیاده‌سازی RNN با PyTorch
  • 8. آماده‌سازی داده برای NLP
  • 9. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های بازگشتی
  • 10. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 11. Word2Vec و GloVe
  • 12. آموزش مدل‌های Embedding
  • 13. کاربرد Embedding در NLP
  • 14. مدل‌سازی زبان با RNN
  • 15. پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 16. ارزیابی مدل‌های زبان
  • 17. تولید متن با RNN
  • 18. تولید شعر با RNN
  • 19. تولید داستان با RNN
  • 20. ترجمه ماشینی با RNN
  • 21. معماری Seq2Seq برای ترجمه
  • 22. روش‌های Attention در ترجمه
  • 23. پیاده‌سازی Seq2Seq با LSTM
  • 24. پیاده‌سازی Seq2Seq با GRU
  • 25. ترجمه ماشینی با TensorFlow
  • 26. ترجمه ماشینی با PyTorch
  • 27. تحلیل احساسات با RNN
  • 28. طبقه‌بندی متون با RNN
  • 29. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 30. استخراج اطلاعات از متون
  • 31. خلاصه‌سازی متن با RNN
  • 32. معماری‌های پیشرفته خلاصه‌سازی
  • 33. ترکیب RNN با شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
  • 34. کاربرد CNN در NLP
  • 35. مدل‌های ترکیبی CNN-RNN
  • 36. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 37. معماری Attention در ترنسفورمر
  • 38. مزایای ترنسفورمر نسبت به RNN
  • 39. مقدمه‌ای بر مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 40. BERT و کاربردهای آن
  • 41. GPT و توانایی‌های آن
  • 42. fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 43. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
  • 44. کاربرد GPT در تولید متن
  • 45. تحلیل احساسات پیشرفته با ترنسفورمر
  • 46. استخراج اطلاعات با مدل‌های ترنسفورمر
  • 47. ترجمه ماشینی با مدل‌های ترنسفورمر
  • 48. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های ترنسفورمر
  • 49. مدل‌سازی زبان فارسی با RNN
  • 50. پیش‌پردازش متن فارسی
  • 51. بردارسازی کلمات فارسی
  • 52. مدل‌سازی زبان فارسی با LSTM
  • 53. مدل‌سازی زبان فارسی با GRU
  • 54. ترجمه ماشینی فارسی-انگلیسی
  • 55. تحلیل احساسات متن فارسی
  • 56. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار فارسی
  • 57. خلاصه‌سازی متون فارسی
  • 58. پروژه‌های عملی NLP در ایران
  • 59. کاربرد NLP در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 60. توسعه چت‌بات‌های فارسی
  • 61. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی فارسی
  • 62. امنیت در پردازش زبان طبیعی
  • 63. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 64. اخلاق در NLP
  • 65. حریم خصوصی در NLP
  • 66. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 67. معماری‌های نوین در LLMs
  • 68. کاربردهای LLMs در صنعت
  • 69. توسعه LLMs برای زبان فارسی
  • 70. آموزش LLMs با داده‌های فارسی
  • 71. ارزیابی LLMs فارسی
  • 72. محدودیت‌های LLMs
  • 73. آینده NLP و شبکه‌های بازگشتی
  • 74. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در NLP
  • 75. کاربرد GNN در تحلیل متن
  • 76. مدل‌های مولد پیشرفته
  • 77. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در NLP
  • 78. کاربرد GAN در تولید متن
  • 79. یادگیری تقویتی در NLP
  • 80. بهینه‌سازی مدل‌های NLP با یادگیری تقویتی
  • 81. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
  • 82. مدل‌های عصبی برای زبان‌های کم‌منبع
  • 83. تشخیص گفتار با RNN
  • 84. تولید گفتار با RNN
  • 85. ترکیب متن و گفتار
  • 86. پردازش زبان طبیعی و واقعیت مجازی
  • 87. پردازش زبان طبیعی و واقعیت افزوده
  • 88. کاربرد NLP در آموزش مجازی
  • 89. NLP در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. NLP در تحلیل داده‌های مالی
  • 91. NLP در حوزه سلامت
  • 92. NLP در حقوق و قضایا
  • 93. NLP در حوزه گردشگری
  • 94. NLP در صنعت نفت و گاز
  • 95. NLP در حوزه کشاورزی
  • 96. NLP در حوزه هنر و فرهنگ
  • 97. NLP در حوزه علوم انسانی
  • 98. NLP در حوزه مهندسی
  • 99. NLP در حوزه علوم پایه
  • 100. NLP در حوزه علوم پزشکی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.